算力即将翻倍！但中国AI发展依然离不开美国芯片

中国企业能使用的AI算力，可能在2027年接近翻倍。但算力增加，不等于关键硬件已经摆脱外部依赖。一份美国智库报告估计，到2027年末，美国设计的芯片仍将贡献约65%的相关算力，境外云服务则会成为重要来源。

这一判断来自华盛顿智库进步研究所（IFP）。它既对算力来源作出估算，也明确主张美国收紧对华技术限制。理解其中的数字，需要把预测、技术指标和政策立场分开。

作者声明：该图片由AI生成

880万“等效算力”，不是880万块芯片

IFP预计，中国实体可获得的AI算力，将从2026年末约460万H100等效单位，增至2027年末约880万，增幅约91%。

所谓“H100等效”，是以英伟达H100的计算性能作参照，将不同型号芯片换算到统一尺度。报告主要使用FP8计算性能，部分不支持该格式的芯片采用其他精度指标折算。

因此，这个数字不是实际H100数量，也不是中国境内机房的芯片清单。

报告纳入四类来源：国内生产、合法进口、其估算的走私芯片，以及通过境外数据中心远程使用的算力。不同来源的可获得性、稳定性和估算难度，并不相同。

约65%的预测占比，指的是美国设计的芯片贡献，既包括进口后在中国境内使用的硬件，也包括境外远程访问的硬件，不能理解为这些算力都位于美国。

芯片不运进来，也可以远程使用

境外云访问，是这份报告重点关注的增长渠道。

IFP估计，中国实体通过境外云网络获得的算力，将从2026年末约100万H100等效单位，增加到2027年末约280万。后一数字约占其预测总量的三成。

这类安排的基本逻辑是：服务器留在境外，企业购买计算服务或租用数据中心容量，远程提交任务。使用算力，与把芯片买下并运回国内，是不同的交易和监管问题。

但境外租赁规模并不容易核实。云厂商通常不会完整披露客户及其使用容量，合同结构也各不相同。IFP给出的2027年末远程访问估算区间，大约为197万至391万H100等效单位。

这意味着280万是模型的中心估计，实际规模仍受机房建设、芯片配置、租赁安排和政策变化影响。

智库要求收紧，不等于新禁令已经落地

IFP建议，美国进一步限制境外云访问、打击芯片走私，并收紧合法出口渠道。

另一家机构——人工智能政策与战略研究所（IAPS），也在10月20日发布报告，建议美国商务部工业与安全局针对可用于前沿模型训练或大规模运行的云容量制定规则，并加强客户身份和所有权核查。

这些都是政策建议，不能将其写成美国已经全面禁止中国企业使用境外云算力。

现有芯片出口政策本身也有条件区分。今年1月，美国调整审查政策，对英伟达H200、AMD MI325X及类似芯片，在满足安全要求的情况下逐案审查出口许可。

相关条件涉及美国客户供应保障、中国买方的出口合规程序，以及在美国进行独立第三方测试。逐案审查也不等于所有交易都能获批。

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算力差距大，模型差距为什么相对小？

IFP还给出一组容易引发讨论的比较：美国在前沿模型训练算力上约有16倍优势，但其评估的领先模型能力差距约为6.5个月。

两项指标衡量的对象不同。硬件能提供多少计算，与算法、数据和训练方法最终能形成怎样的模型能力，之间并非简单对应。

IFP把蒸馏视为缩小差距的重要因素。蒸馏通常利用较强模型的输出，帮助另一个模型学习，是一种模型训练方法。关于具体企业是否存在未经授权的行为，则需要具体证据；中方此前已否认美方有关恶意蒸馏的指控。

“落后6.5个月”也只是特定评测和模型假设下的估计，不能概括所有中国模型、所有任务和整个产业的水平，更不意味着硬件限制已经不再重要。

国产替代，还要跨过存储和系统这一关

国内企业正在加快另一条路径：提高本土芯片及整套计算系统的供给能力。

华为9月公布，面向模型训练的昇腾960DT计划于2027年第一季度就绪，比原计划提前三个季度。同时，华为继续推进超节点和集群方案，把多颗处理器连接起来，承担更大的计算任务。

但新品时间表，与能够稳定交付多少有效算力之间，还有供应链和工程环节。

研究机构Epoch AI在9月更新的报告中，将高带宽内存（HBM）列为华为扩产的重要约束，并估计华为2026年芯片产出所对应的算力，不到英伟达全球出货算力的4%。

这里比较的是两家厂商当年产出的计算能力，不是中国全部算力与美国全部算力，也不是简单比较芯片颗数。

HBM负责向处理器高速供给数据。芯片计算能力提高后，存储、互联和软件如果跟不上，硬件性能也难以充分发挥。扩大国产供给，需要多个环节一起推进。

对开发者和使用AI服务的企业来说，影响会落到更具体的问题上：模型能否按期训练，算力能否稳定租到，以及适配不同硬件需要投入多少时间和成本。

未来一年的看点，是三条路径如何变化：进口许可实际能带来多少供给，境外云访问规则是否调整，国产芯片与配套系统能否按计划交付。算力总量增长能提供更多空间，稳定、可持续地使用这些算力，仍是另一道考题。